Biomarkers for intensive care unit-acquired weakness: a systematic review for prediction, diagnosis and prognosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit-acquired weakness (ICU-AW) is a common and debilitating complication in critically ill patients, significantly affecting both short- and long-term outcomes. The existing ICU-AW diagnostic methods are not widely accepted and have a narrow application window. Biomarkers offer potential for diagnosing, predicting, and prognosticating ICU-AW, but a comprehensive synthesis of the available evidence is still lacking. METHODS: We conducted a systematic search across PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science, CNKI, Wanfang Database, China Science and Technology Journal Database (VIP Database), and China Biomedical Literature Database (SinoMed Database) from inception to January 23, 2025. Study quality was assessed using the revised Newcastle-Ottawa scale and the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool. Data extraction included basic characteristics of the included studies, name of biomarkers, objective, specimen types, sampling time, type of biomarker, ICU-AW diagnostic criteria, and outcomes. RESULTS: Out of 5,769 publications screened, 11 studies of moderate to high quality (scores ≥ 6) involving 1,176 critically ill patients were included. Ten biomarkers were identified and categorized into five mechanisms: muscle injury (myoglobin, N-titin, urinary titin), metabolic pathway (glucose transporter protein type-4), neurological injury (neurofilament light/heavy chain), stress response (growth differentiation factor-15), and inflammatory process (monocyte chemoattractant protein-1, NETs marker cfDNA, and miR-181a). Six biomarkers demonstrated strong predictive and diagnostic accuracy with AUC values exceeding 0.80. Notably, growth differentiation factor-15 exhibited excellent clinical utility across diagnostic, predictive, and prognostic applications (AUC ≥ 0.85). The remaining four biomarkers showed moderate performance, with AUC values ranging from 0.60 to 0.80. CONCLUSION: While ten biomarkers exhibit potential for ICU-AW assessment, their clinical utility remains inconsistent. This highlights the need for large-scale, prospective validation studies and the incorporation of advanced technologies to refine existing biomarkers and identify novel candidates for ICU-AW prediction, diagnosis and management. DATE OF REGISTRATION: Registered 1 August 2024. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO ID: CRD42024574437.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».